图文融合微博情感分析：基于转移变量的新方法

"基于转移变量的图文融合微博情感分析" 在当今社交媒体时代，微博已经成为人们分享信息、表达情感的重要平台。然而，传统的文本情感分析方法往往只关注文本本身，忽视了图片、特殊符号以及上下文信息对情感判断的影响，这使得情感分析的准确性受到限制。针对这一问题，该研究提出了一种基于转移变量的图文融合微博情感分析方法，旨在提高情感分析的精确度。 首先，研究中构建了一个名为USAMTV（Unsupervised Sentiment Analysis Model with Transition Variables）的无监督情感分析模型。USAMTV利用转移变量来处理情感从属关系，特别是连词情感转移变量和转发符号主题转移变量。连词情感转移变量用于捕捉句子之间的情感转变，帮助分析器理解情感如何在文本中流动。转发符号主题转移变量则考虑了微博的传播特性，尤其是用户转发行为带来的主题变化，有助于分析不同主题下的情感分布。 其次，该模型引入图片因素，将图片视为一种情感浓度，影响文本的情感分布。由于图片往往能直观地传达情感，结合文本内容，可以更全面地理解微博的整体情感色彩。 最后，通过综合考虑文本和图片信息，模型计算出微博的整体情感倾向。实验结果显示，与传统的JST（Joint Sentiment/Topic）模型和ASUM（Attention-based Sentiment and Topic Model）模型相比，USAMTV在测试数据集上的准确率更高，表明其在微博情感分析中的优越性。 该研究工作由邓佩和谭长庚完成，得到了国家自然科学基金的支持。邓佩，硕士研究生，专注于自然语言处理和情感分析；谭长庚，副教授，研究领域包括移动自组网、无线传感器网络、模式识别和软件工程。他们的研究成果不仅提升了微博情感分析的准确性，也为社交媒体的情感智能处理提供了新的思路和方法。 关键词：情感分析，图文融合，转移变量，转发符号，主题模型 该论文的发表对于理解社交媒体情感分析的挑战及解决策略具有重要意义，对于后续的社交媒体数据分析、情感挖掘和智能信息处理的研究有着深远的启示作用。通过深入研究和优化这种基于转移变量的图文融合模型，未来有可能实现更加精准的情感理解和预测，为社交媒体数据的智能应用提供强大的支持。